AI võimalused ja väljakutsed muusikas 2024. aastal
Põgusalt
Vaadake AI Musicu võimalusi ja väljakutseid ning selle praegusi ja potentsiaalseid rakendusi muusikatööstuses.
Aasta tagasi, 2023. aasta aprillis, julgustas Grimes oma fänne oma veebisaidi kaudu lugude meisterdamisel kasutama tema häält, Elf.Tech. AI-platvorm võimaldab kasutajatel oma vokaali vabalt üles laadida ja artisti stiilis sünteesida.
Tarkvara tutvustavas säutsis väljendas Grimes oma valmisolekut oma häält vabalt kasutada, rõhutades tema sõltumatust siltidest ja juriidilistest piirangutest. Ta võttis entusiastlikult omaks inimeste loovuse ja masinapotentsiaali segu, toetades kunsti avatud jagamist ja tavapäraste autoriõiguste paradigmade lõhkumist.
Kuid mitte kõik muusikud pole omaks võtnud tehisintellekti peavoolu integreerimist tööstusesse. Samal kuul, kui Grimes teatas oma tehisintellektitarkvarast, mis võimaldab teha koostööd tema fännidega, võttis Universal Music Group 2023. aasta aprillis kasutusele kohtumeetmed pärast Drake'i ja The Weekndi vahelise tehisintellekti koostöö "Heart on My Sleeve" viiruslikku edu, viidates intellektuaalomandi probleemidele. .
Tehisintellektiga loodud muusika pakub kunstnikele võimalust uurida uudseid muusika loomise meetodeid, muutes mitte ainult muusika loomise protsessi, vaid ka seda, kuidas seda tarbitakse ja jagatakse. Tuntud tegelased muusikatööstuses, nagu Grimes ja Brian Eno, on selle potentsiaali juba omaks võtnud. Kuid nagu enamik uuendusi, on ka mitte-inimese loodud muusika pälvinud nii tunnustust kui ka kriitikat.
Käesolevas artiklis püüame põhjalikult käsitleda tehisintellekti loodud muusika teemat. Vaatame üle tehnoloogia pakutavad võimalused ja väljakutsed. Selle praegused ja potentsiaalsed rakendused muusikatööstuses.
AI-ga loodud muusikat toodetakse tehisintellekti tehnoloogiate, võimendavate algoritmide ja masinõppe (ML) mudelite abil. Need süsteemid on koolitatud ajalooliste muusikaandmete põhjal, mis hõlmavad lugusid erinevatest žanritest, mille inimesed on ajaloo jooksul loonud. See rikkalik sisend võimaldab AI-süsteemidel analüüsida ja eristada muusikale omaseid mustreid.
Seejärel AI on võimeline koostama muusikapalasid, mis jäljendavad AI tekkele eelnenud inimeste loodud muusika stiili, struktuuri ja muid atribuute. See protsess hõlmab ML-mudelite koolitamist olemasoleva muusika ulatuslike andmekogumite põhjal, võimaldades neil õppida muusikaliste mustrite, struktuuride ja stiilide keerukust.
Koolitusfaasis saavad need mudelid ülevaate muusikaliste mustrite levikust, mida nad hiljem kasutavad uute kompositsioonide loomiseks. Nad võivad kasutada selliseid tehnikaid nagu interpoleerimine ja ekstrapoleerimine olemasolevate kompositsioonide variatsioonide loomiseks, tuginedes oma õpitud teadmistele muusikamustrite kohta.
Lisaks saab loodud muusika täiustamiseks ja täiustamiseks kasutada järeltöötlustehnikaid, nagu harmoniseerimine, rütmi reguleerimine ja meloodia genereerimine. See mitmekülgne lähenemine võimaldab AI-l luua toone, mis resoneerivad konkreetsete žanrite või stiilidega, rikastades muusikamaastikku uuendusliku loominguga.
Mitu lähenemist AI-ga loodud muusikale
- Parameetripõhised mudelid genereerivad muusikat eeldefined valikuid, nagu klahv, tempo, rütm ja meloodia. Need parameetrid juhivad kompositsiooniprotsessi ja võimaldavad manipuleerimist variatsioonide sisseviimiseks.
- Tekstipõhised mudelid seevastu genereerivad muusikat tekstiliste või sümboolsete esituste abil. Nad analüüsivad teksti mustreid ja struktuure, et luua meloodiaid, harmooniaid ja rütme. Levinud metoodikad hõlmavad korduvaid närvivõrke (RNN) või trafo mudeleid.
- Visuaalpõhised mudelid kasutavad muusika loomiseks visuaalseid esitusi, nagu noodid või klaverirullid. Analüüsides visuaalseid mustreid ja nootide vahelisi seoseid, loovad need mudelid uusi kompositsioone.
Oluline on märkida, et kuigi AI-ga loodud muusika võib olla muljetavaldav, jääb see käimasoleva uurimis- ja arendustegevuse valdkonnaks. Inimeste loodud kompositsioonide keerukust ja nüansse ei pruugita alati korrata ning tehisintellektiga loodud teoste kvaliteedi ja kunstilise väärtuse hindamisel on subjektiivne element.
AI-ga loodud muusika võimalused
AI-ga loodud muusika avab hulgaliselt võimalusi loomingulise teekonna täiustamiseks, kompositsiooni lihtsustamiseks ja kohandatud soovituste pakkumiseks. Ulatuslikesse muusikalistesse andmekogumitesse süvenedes võivad AI-algoritmid muusikutele inspiratsiooni tekitada, meloodiaid kujundada ja muusikapärandit säilitada. Veelgi enam, tehisintellekt hõlbustab muusikalise taustata inimeste kaasamist muusika loomisesse ning soodustab inimeste ja masinate vahelist koostööpartnerlust, nihutades traditsioonilise kompositsiooni piire ja uurides tundmatuid muusikaalasid.
Olemasolevad tööriistad, nagu Jukedeck ja Amper Music, lihtsustavad muusika koostamise ja arranžeerimise protsesse, varustades heliloojaid nende vajadustele kohandatud tehisintellekti loodud muusikaga, säästes nii aega ja vaeva eritellimusel heliribade loomisel.
Seoses muusikalise pärandi säilitamisega saavad AI mudelid tabada konkreetsete žanrite olemust ja jooni, uurides ajaloolisi kompositsioone ja luues uut muusikat, mis järgib neid stiile.
Platvormid nagu AIVA ja OpenAIMuseNet annab kasutajatele võimaluse sisestada konkreetseid parameetreid või stiile ning genereerida originaalmuusikat minimaalsete muusikaliste teadmiste või koolitusega. See demokratiseerib muusikaloome, võimaldades mittemuusikutel osaleda muusikalises väljenduses.
Tehisintellekti loodud muusika väljakutsed
Sellegipoolest on tehisintellekti loodud muusika valdkonnas endiselt takistusi ja raskusi, mis nõuavad tähelepanu. Vaatamata oma potentsiaalile muusika loomist kiirendada, puutub AI kokku erinevate väljakutsetega. Eelkõige on mureks inimeste loovus, kuna tehisintellekt on sageli hädas inimeste loodud muusikas leiduva emotsionaalse rikkusega. Enamik muusika jaoks mõeldud tehisintellekti algoritme on loodud masinõppe abil tuvastatud mustritel või stiilidel põhinevate kompositsioonide loomiseks. Järelikult tekib sageli muusika, millel puudub inimese loodud muusikale omane emotsionaalne sügavus ja leidlikkus.
Lisaks puutub praegune AI-tehnoloogia kokku piirangutega, mis tulenevad selle sõltuvusest piiratud andmekogumitest, mille tulemuseks on piiratud muusikaline mitmekesisus ja väljakutsed inimliku väljenduse jäädvustamisel. Autoriõigustega seotud juriidilised probleemid raskendavad olukorda veelgi, kuna tehisintellekti loodud muusikaga muutub keerukaks omandiõigus ja autentsus. Kuigi autoriõiguse seaduse eesmärk on kaitsta muusika algupäraseid loojaid, hägustub erinevus originaal- ja loodud kompositsioonide vahel tehisintellektiga. Masinõppe algoritmide ja andmekogumite kasutamine muusika genereerimiseks muudab omandiõiguse ja originaalsuse kindlaksmääramise keerulisemaks, põhjustades juriidilisi vaidlusi ja keerukust.
Samuti kerkivad esile eetilised ja sotsiaalsed probleemid. Kardetakse, et tehisintellektiga loodud muusika võib vähendada inimese loovuse tähtsust muusika tegemise protsessis, mis võib kahandada kunstilist väljendust ja andeid. Lisaks tekitab AI-ga loodud muusika võime jäljendada inimeste loodud kompositsioone, eriti muusikatööstuses, küsimusi autentsuse ja originaalsuse kohta.
Generatiivse AI-tehnoloogia tulek tähistab muusikatööstuses olulist muutust, pakkudes enneolematuid võimalusi ja suuri väljakutseid. Edasi liikudes kerkib esile kasvav hulk tehisintellektiga loodud muusikat puudutavaid projekte ja platvorme ning päris põnev on jälgida, milleks tehnoloogia areneb.
Kaebused
Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.
Umbes Autor
Zhauhazyn on copywriter ja sotsioloogia eriala. Olles lummatud teaduse ja tehnoloogia uuringute keerulisest dünaamikast, sukeldub ta sügavale Web3 palava kirega plokiahela vastu.
Veel artikleid
Zhauhazyn on copywriter ja sotsioloogia eriala. Olles lummatud teaduse ja tehnoloogia uuringute keerulisest dünaamikast, sukeldub ta sügavale Web3 palava kirega plokiahela vastu.
